Apuração dos Honorários Anormais

O modelo 3.2, conforme explicitado na seção 3.1.1, busca explicar os honorários recebidos pelos auditores independentes através das variáveis explícitas no modelo e, de forma residual, encontrar o valor anormal dos honorários, ou seja, a parcela recebida pelos auditores, porém não justificada pelas variáveis que representam os diversos aspectos inerentes à precificação dos honorários. Na presente seção, a análise será composta pelas estatísticas descritivas, seguidas de análises dos testes de robustez e dos resultados das regressões, todas as análises são realizadas em relação à base de dados completa e a base winsorizada a 1%.

A Tabela 1 apresenta as estatísticas descritivas das variáveis do modelo 3.2, tanto para a base de dados completa, quanto para a base winsorizada. As variáveis não binárias (𝐿𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡𝑓𝑒𝑒𝑖𝑡, 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡, 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1 e 𝐿𝐶𝑖𝑡−1) mostraram pouca variabilidade, percebida pela

proximidade nos valores da média e mediana, assim como pelo valor relativamente baixo de seus respectivos desvios padrão.

Tabela 1: Estatísticas descritivas do modelo 3.2 para a base de dados completa e winsorizada.

Base de dados completa

𝐿𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡𝑓𝑒𝑒𝑖𝑡 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 𝐵𝐼𝐺4𝑖𝑡 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 Média 12,7900 14,3142 0,1970 0,5724 0,2974 1,6773 0,1447 Mediana 12,8271 14,4450 0,0000 1,0000 0,2923 1,2929 0,0000 Desvio Padrão 1,4272 2,0694 0,3978 0,4948 0,2022 1,6157 0,3518 Máximo 19,4064 20,6368 1,0000 1,0000 0,9747 19,2622 1,0000 Mínimo 7,2465 1,7844 0,0000 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000

Base de dados winsorizada (1%) 𝐿𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡𝑓𝑒𝑒𝑖𝑡 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 𝐵𝐼𝐺4𝑖𝑡 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 Média 12,7896 14,3198 0,1970 0,5724 0,2972 1,6623 0,1447 Mediana 12,8271 14,4450 0,0000 1,0000 0,2923 1,2929 0,0000 Desvio Padrão 1,4104 2,0230 0,3978 0,4948 0,2017 1,5048 0,3518 Máximo 17,1239 19,6234 1,0000 1,0000 0,8931 10,8143 1,0000 Mínimo 8,9153 6,4612 0,0000 0,0000 0,0000 0,0065 0,0000

Obs.: 𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 representa o logaritmo natural do valor dos honorários totais da empresa i no período t;

𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 se refere ao logaritmo natural do valor dos ativos totais da empresa i no período t; 𝑨𝑫𝑹𝒊𝒕 é uma variável dummy, assumindo 1 se a empresa i possui American Depositary Receipt (ADR) no período t e 0, caso contrário; 𝑩𝑰𝑮𝟒𝒊𝒕 é uma variável dummy, assumindo 1 se a firma de auditoria da empresa i no período t é uma das Big 4,

e 0, caso contrário; 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕−𝟏 refere-se ao Índice de Endividamento, calculado pela divisão da Dívida Bruta

Total pelos Ativos Totais, da empresa i no período t-1; 𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 representa o Indicador de Liquidez Corrente que

relaciona ativos correntes divididos pelas obrigações correntes da empresa i no período t-1; 𝑷𝒓𝒆𝒋𝒊𝒕 é uma

variável dummy que iguala 1 se a empresa i apresenta prejuízo nos 3 períodos anteriores (t-1,t-2 e t-3) e 0, caso contrário.

Fonte: Dados da pesquisa.

As variáveis 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1, 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 e 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡, buscam representar a situação financeira das

empresas da amostra. A variável 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1, revela que a média de endividamento das empresas

da amostra, ou seja, o percentual de Dívida Bruta em relação aos Ativos Totais, é de aproximadamente 29,74%, com extremos de 97,47%, para a empresa mais endividada e empresas que não possuem qualquer dívida (0%). Quando se observa os resultados relativos à base de dados winsorizada, evidencia-se os limites superiores e inferiores estabelecidos pelo método de controle de outliers, quais sejam, 89,31% e 0.

Com relação à liquidez corrente defasada, a variável 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 mostra que a média do

índice de liquidez das empresas da amostra é de aproximadamente 1,68, para a base de dados completa, e 1,64, para a base winsorizada. Os valores máximos encontrados para essa variável foram de 19,26, para a base de dados completa e 10,53, para a base winsorizada. A variável binária 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 demonstra que em aproximadamente 14,47% das observações da amostra

ocorreram prejuízos nos três exercícios sociais anteriores.

𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 é uma variável dummy que assume o valor unitário quando a empresa possui

American Depositary Receipt (ADR) e zero, caso contrário. O objetivo subjacente à variável é o de representar a estrutura de governança da entidade, assim como o efeito do retrabalho do auditor com relação às demonstrações publicadas em dois mercados de capitais diferentes. Com base nas estatísticas da Tabela 1, percebe-se que em aproximadamente 19,70% das observações da amostra, as ADRs estão presentes.

Foi utilizada a variável 𝐵𝑖𝑔4𝑖𝑡 no modelo com o intuito de explicitar o fator tamanho

da firma de auditoria, visto que maiores firmas tendem a cobrar honorários relativamente maiores que firmas menores. Esta variável também é uma dummy e assume o valor 1 quando a empresa de auditoria é uma das Big 4 (KPMG, Ernst & Young, PriceWaterhouseCoopers ou Deloitte Touche Tomatsu). Conforme evidenciado pela Tabela 1, em aproximadamente 57,24% das observações da amostra, a empresa de auditoria é representada por uma das Big Four.

Com vistas a detectar possíveis problemas de multicolinearidade entre as variáveis explicativas do modelo 3.2, utilizou-se a matriz de correlação de Pearson, na qual os coeficientes de correlação das variáveis são expostos. Conforme explicitado na Seção 3.3, utilizou-se como parâmetro a amplitude máxima de 0,80 no valor dos coeficientes de correlação. A Tabela 2 revela que a maior amplitude dos índices de correlação entre as variáveis explicativas do modelo 3.2 se deu entre as variáveis 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 e 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 tanto na base de dados

completa quanto na base de dados winsorizada (aproximadamente 0,44 nas duas bases).

Tabela 2: Matriz de correlação das variáveis do modelo 3.2, para a base de dados completa e winsorizada.

Base de dados completa

𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 𝐵𝐼𝐺4𝑖𝑡 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 1 𝑨𝑫𝑹𝒊𝒕 0,4371 1 𝑩𝑰𝑮𝟒𝒊𝒕 0,2606 0,1436 1 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕−𝟏 0,1903 0,0267 0,1687 1 𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 -0,0584 0,0012 -0,0047 -0,2378 1 𝑷𝒓𝒆𝒋𝒊𝒕 -0,2950 -0,0505 -0,1106 0,0662 -0,1622 1

Base de dados winsorizada

𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 𝐵𝐼𝐺4𝑖𝑡 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 1 𝑨𝑫𝑹𝒊𝒕 0,4412 1 𝑩𝑰𝑮𝟒𝒊𝒕 0,2643 0,1436 1 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕−𝟏 0,1911 0,0266 0,1694 1 𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 -0,0472 0,0044 -0,0034 -0,2477 1 𝑷𝒓𝒆𝒋𝒊𝒕 -0,2966 -0,0505 -0,1106 0,0652 -0,1707 1 Obs.: 𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 representa o logaritmo natural do valor dos honorários totais da empresa i no período t;

𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 se refere ao logaritmo natural do valor dos ativos totais da empresa i no período t; 𝑨𝑫𝑹𝒊𝒕 é uma variável dummy, assumindo 1 se a empresa i possui American Depositary Receipt (ADR) no período t e 0, caso contrário; 𝑩𝑰𝑮𝟒𝒊𝒕 é uma variável dummy, assumindo 1 se a firma de auditoria da empresa i no período t é uma das Big 4,

e 0, caso contrário; 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕−𝟏 refere-se ao Índice de Endividamento, calculado pela divisão da Dívida Bruta

Total pelos Ativos Totais, da empresa i no período t-1; 𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 representa o Indicador de Liquidez Corrente que

relaciona ativos correntes divididos pelas obrigações correntes da empresa i no período t-1; 𝑷𝒓𝒆𝒋𝒊𝒕 é uma

variável dummy que iguala 1 se a empresa i apresenta prejuízo nos 3 períodos anteriores (t-1,t-2 e t-3) e 0, caso contrário.

Interessante notar, pela Tabela 2, os coeficientes de correlação entre a variável 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡

e as outras variáveis explicativas. Cabe destacar a relação positiva em relação à variável 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡,

pois, espera-se que apenas empresas de grande porte tenham uma estrutura mínima necessária para conseguir emitir títulos no mercado americano de valores mobiliários.

Da mesma forma, pode-se observar a relação positiva entre 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 e 𝐵𝑖𝑔4𝑖𝑡, pois

empresas maiores tendem a contratar o serviço de tais firmas de auditoria com maior frequência, comparativamente às empresas menores, visto que as Big Four cobram honorários mais elevados, identificados como honorários premium, ou seja, um prêmio pela marca, como identificado em diversos estudos (CRASWELL; FRANCIS; TAYLOR, 1995; LENNOX, 1999;

BORTOLON; SARLO NETO; SANTOS, 2013).

Com relação às variáveis financeiras, a variável 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 se correlaciona positivamente

com a variável 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1 e negativamente em relação a 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 e 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡. Tais resultados

sugerem que, quanto maior a empresa, maior tende a ser o endividamento e, em contrapartida, menor tende a ser o índice de liquidez, assim como a ocorrência de prejuízos de forma consecutiva. Apesar da relação inversa do coeficiente de correlação apresentado entre o logaritmo dos Ativos Totais e o Índice de Endividamento e a Liquidez Corrente, pela amplitude dos mesmos, deduz-se que, quanto maior a empresa, maiores as dívidas de longo prazo, em detrimento das dívidas de curto prazo.

Com vistas a identificar possíveis raízes unitárias nas variáveis do modelo 3.2, o que poderia resultar em uma regressão espúria, foram realizados os testes Im, Pesaran e Shin (I.P.S), ADF-Fisher e PP-Fisher nas variáveis não binárias. Os resultados encontram-se na Tabela 3 e atestam a ausência de raízes unitárias nas variáveis testadas e afastam a possibilidade de haver uma regressão espúria no modelo 3.2.

Tabela 3: Testes Im, Pesaran e Shin (I.P.S), ADF-Fisher e PP-Fisher para as variáveis não binárias do modelo

3.2, para a base de dados completa e winsorizada.

Base de dados completa

Teste I.P.S. Teste ADF-Fisher Teste PP-Fisher Estatística P-Valor Estatística P-Valor Estatística P-Valor 𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 -21,4965 0,0000 1299,3639 0,0000 1593,4147 0,0000

𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 -16,2804 0,0000 1416,2300 0,0000 1826,7900 0,0000

𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕 -54,8355 0,0000 1199,1809 0,0000 1533,9500 0,0000

𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 -8,6969 0,0000 1204,1400 0,0000 1523,3900 0,0000

Base de dados winsorizada

Teste I.P.S. Teste ADF-Fisher Teste PP-Fisher Estatística P-Valor Estatística Estatística P-Valor Estatística

𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 -21,7890 0,0000 1303,0451 0,0000 1589,1724 0,0000

𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 -15,9835 0,0000 1389,7973 0,0000 1793,7738 0,0000

𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕 -54,8164 0,0000 1198,0500 0,0000 1531,6200 0,0000

𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 -11,0721 0,0000 1205,7800 0,0000 1520,8700 0,0000 Obs.: 𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 representa o logaritmo natural do valor dos honorários totais da empresa i no período t;

𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 se refere ao logaritmo natural do valor dos ativos totais da empresa i no período t/ 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕−𝟏 refere-se

ao Índice de Endividamento, calculado pela divisão da Dívida Bruta Total pelos Ativos Totais, da empresa i no período t-1; 𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 representa o Indicador de Liquidez Corrente que relaciona ativos correntes divididos pelas

obrigações correntes da empresa i no período t-1.

Fonte: Dados da pesquisa.

Na Tabela 4 estão expostos os resultados da regressão do modelo 3.2, utilizando dados em painel com efeitos fixos seccionais e no período, além de utilizar o método de erros padrões SUR (PCSE) com base no efeito fixo, o qual estima parâmetros robustos assumindo a presença de heteroscedasticidade e autocorrelação nos resíduos. Os procedimentos mencionados foram realizados para a base de dados completa e para a base de dados winsorizada a 1%.

Tabela 4: Resultados das regressões do modelo 3.2, com a base de dados completa e winsorizada.

Modelo Testado:

𝐿𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡𝑓𝑒𝑒𝑖𝑡= 𝛽0+ 𝛽1𝑖𝑡𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡+ 𝛽2𝑖𝑡𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡+ 𝛽3𝑖𝑡𝐵𝑖𝑔4𝑖𝑡+ 𝛽4𝑖𝑡𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1+ 𝛽5𝑖𝑡𝐿𝐶𝑖𝑡−1+ 𝛽6𝑖𝑡𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡+ 𝜀𝑖𝑡

Base Completa Base winsorizada (1%) Efeito fixo Cross-

section Efeito Fixo Período Efeito fixo Cross-section Efeito Fixo Período C (0,0000) 10,1706 *** 6,6586 (0,0000) *** 9,6691 (0,0000) *** 6,5754 (0,0000) *** 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 0,1832 (0,0000) *** 0,4079 (0,0000) *** 0,2181 (0,0000) *** 0,4128 (0,0000) *** 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 0,1647 (0,0659) * 0,6317 (0,0000) *** 0,1606 (0,0714) * 0,6208 (0,0000) *** 𝐵𝐼𝐺4𝑖𝑡 0,1208 (0,0037) *** 0,2471 (0,0000) *** 0,1189 (0,0039) *** 0,2375 (0,0000) *** 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1 -0,1558 (0,3165) (0,4336) -0,1002 (0,2310) -0,1790 (0,5093) -0,0854 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 -0,0064 (0,5786) 0,0262 (0,0137) ** -0,0060 (0,6489) 0,0338 (0,0031) *** 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 0,0958 (0,1251) (0,1826) 0,0762 (0,0834) 0,1048 * 0,0850 (0,1204) Período 2009-2015 2009-2015 2009-2015 2009-2015 Nº Obs. 2.025 2.025 2.025 2.025 R² 0,8686 0,4821 0,8745 0,4914 R² Ajustado 0,8341 0,4790 0,8416 0,4884 Estatística F 25,1685 156,0508 26,5353 162,0156 F (P-Valor) 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Obs. 1: 𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 representa o logaritmo natural do valor dos honorários totais da empresa i no período t;

𝑳𝒏𝑨𝑻𝒊𝒕 se refere ao logaritmo natural do valor dos ativos totais da empresa i no período t; 𝑨𝑫𝑹𝒊𝒕 é uma variável dummy, assumindo 1 se a empresa i possui American Depositary Receipt (ADR) no período t e 0, caso contrário; 𝑩𝑰𝑮𝟒𝒊𝒕 é uma variável dummy, assumindo 1 se a firma de auditoria da empresa i no período t é uma das Big 4,

e 0, caso contrário; 𝑬𝒏𝒅𝒊𝒗𝒊𝒕−𝟏 refere-se ao Índice de Endividamento, calculado pela divisão da Dívida Bruta

Total pelos Ativos Totais, da empresa i no período t-1; 𝑳𝑪𝒊𝒕−𝟏 representa o Indicador de Liquidez Corrente que

relaciona ativos correntes divididos pelas obrigações correntes da empresa i no período t-1; 𝑷𝒓𝒆𝒋𝒊𝒕 é uma

variável dummy que iguala 1 se a empresa i apresenta prejuízo nos 3 períodos anteriores (t-1,t-2 e t-3) e 0, caso contrário.

Obs. 2: Nível de significância: *** 1%; ** 5%; * 10%. P-valor entre parênteses. Fonte: Dados da pesquisa.

Os resultados das regressões, considerando os dois efeitos fixos, tanto para a base de dados completa, quanto para a base de dados winsorizada, apresentaram resultados equivalentes no que se refere à significância e sinais dos coeficientes das variáveis explicativas. À exceção da variável 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡, cujo coeficiente apresentou significância a 10% na estimação com efeito

fixo cross-section da base de dados winsorizada, porém, não foi significante com relação à base de dados completa.

A variável 𝐿𝑛𝐴𝑇𝑖𝑡 apresentou resultados que corresponderam à expectativa, pois se

mostrou positivamente relacionada com a variável dependente e altamente significante no modelo em todas as regressões. O tamanho da empresa auditada, segundo Joshi e Al-Bastaki (2000), é uma das variáveis mais significativas na explicação dos honorários cobrados pela auditoria. O resultado apurado para esta variável corroborou os achados de Simunic (1980), Hogan e Wilkins (2008), Choi, Kim e Zang (2010), Ettredge, Fuerherm e Li (2014) e Castro, Peleias e Silva (2015).

A variável 𝐴𝐷𝑅𝑖𝑡 foi incluída no modelo com o intuito de representar o efeito do maior

ou menor nível de governança corporativa da empresa auditada. Como destacado por Bortolon, Sarlo Neto e Santos (2013), o efeito de uma maior estrutura de governança corporativa pode resultar na cobrança de maiores honorários, devido à maior demanda por serviços de auditoria (efeito demanda), ou pode implicar em menores honorários, resultado do menor risco de auditoria para a firma que presta o serviço (efeito risco). Os resultados apurados para esta variável estão em linha com o estudo de Hallak e Silva (2012), o qual reportou relação positiva e significante com a variável dependente, ou seja, empresas que possuem ADRs tendem a gastar mais com honorários de auditoria, predominando, portanto, o efeito demanda.

Visando controlar o efeito tamanho da firma de auditoria no valor do honorário cobrado pela mesma, utilizou-se a variável dummy 𝐵𝑖𝑔4𝑖𝑡. Estudos anteriores (CRASWELL;

BORTOLON; SARLO NETO; SANTOS, 2013) identificaram honorários premium cobrados pelas firmas Big Four, ou seja, honorários superiores às demais firmas de auditoria, estando esta parcela relacionada tanto a uma maior qualidade dos serviços prestados, quanto a um prêmio pela marca, com base na reação do mercado quando da escolha de uma dessas firmas de auditoria por parte da auditada. O resultado apurado em todos os testes, relativamente a esta variável, corrobora os estudos citados, ou seja, sua relação positiva e significante implica que as Big Four cobram honorários superiores às demais firmas de auditoria.

A variável 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1 objetiva isolar o efeito do endividamento defasado da empresa

auditada no valor cobrado pelos auditores. Assim como as variáveis 𝐿𝐶𝑖𝑡−1 e 𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡, 𝐸𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑡−1

representa o risco da empresa auditada e espera-se que seu coeficiente seja positivo, pois os auditores tendem a cobrar maiores honorários de clientes com maior risco (SIMUNIC; STEIN, 1996). O coeficiente estimado da variável não apresentou significância em nenhum dos testes, corroborando os resultados apurados para a variável equivalente nos modelos de Hallak e Silva (2012) e Martinez e Moraes (2014).

A liquidez corrente, representada no modelo 3.2 pela variável 𝐿𝐶𝑖𝑡−1, foi utilizada como

proxy para o risco da auditada. Porém, ao contrário do endividamento, espera-se que, quanto maior for o índice de liquidez corrente, menos arriscada se apresente a empresa auditada, e, portanto, espera-se que o sinal de seu coeficiente seja negativo. O sinal do coeficiente estimado para a variável, nos testes com efeito fixo seccional, correspondeu à expectativa, porém, não apresentou significância. Em relação ao estudo de Castro, Peleias e Silva (2015), os resultados divergiram com base no porte das empresas auditadas, sendo que, para as empresas de menor porte, a variável não se mostrou significante, assim como nos estudos de Sandra e Patrick (1996), Thinggaard e Kiertzner (2008) e Hassan e Naser (2013). O coeficiente da variável apresentou significância apenas quando realizado o teste com efeito fixo no período, porém, com o sinal positivo. Como destacado por Castro, Peleias e Silva (2015), as métricas relacionadas ao risco das empresas auditadas, tais como alavancagem financeira, liquidez geral e prejuízo, apresentam resultados divergentes na literatura sobre precificação de honorários.

𝑃𝑟𝑒𝑗𝑖𝑡 é uma variável binária que assume valor unitário quando a empresa auditada

apura prejuízo nos três períodos anteriores. O sinal do coeficiente dessa essa variável corroborou a expectativa, sendo positivo em todos os testes, porém, significante apenas no teste com efeito fixo seccional na base winsorizada. Ireland e Lennox (2002) utilizaram proxy equivalente e apuram relação positiva e significante com o valor pago aos auditores. No estudo

de Castro, Peleias e Silva (2015), por outro lado, a variável não apresentou significância. Griffin, Lont e Sun (2010) também buscaram representar o efeito da ocorrência de prejuízo pela empresa auditada nos honorários pagos, porém, a variável utilizada assume valor unitário quando a empresa incorre em prejuízo no ano relativo aos honorários pagos. Os autores apuraram relação positiva e significante com o logaritmo dos honorários de auditoria, em linha com o presente estudo.

A Tabela 5 expõe as estatísticas descritivas dos valores apurados tanto para a variável dependente do modelo 3.2, quanto para suas decomposições, ou seja, a parcela dos honorários considerada normal e a parcela anormal, sendo essas últimas também consideradas conforme o efeito fixo considerado no teste. Ressalta-se os valores apurados para os honorários anormais, considerando as duas bases e em relação aos dois efeitos fixos, os quais demonstram uma simetria quase perfeita, visto que sua média apresentou resultado próximo de zero. Essa simetria é corroborada pelos valores mínimo e máximo quase idênticos, porém, com sinais opostos, assim como pelo valor da mediana, próximo de zero.

Pelo fato da média dos honorários anormais apresentar valor próximo de zero, o valor médio da parcela considerada normal dos honorários pagos é quase o mesmo da média do valor total pago. Quando se observa os valores mínimos e máximos, apurados com base nos quatro testes, percebe-se que os valore mínimos apurados com base no efeito fixo no período se sobressaem, em termos de amplitude, com relação aos valores máximos.

Tabela 5: Estatísticas descritivas do logaritmo dos honorários de auditoria, assim como de sua parcela normal e

anormal (considerando os sinais e em módulo).

Base de dados completa

Efeito Fixo cross-section Efeito Fixo no período

𝐿𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡𝑓𝑒𝑒𝑖𝑡 𝑁𝐴𝐹𝑖𝑡 𝐴𝐹𝑖𝑡 𝑁𝐴𝐹𝑖𝑡 𝐴𝐹𝑖𝑡 Média 12,8927 12,8927 0,0000 12,8927 0,0000 Mediana 12,9211 12,9057 -0,0097 12,8867 0,0589 Desvio Padrão 1,4320 0,4126 1,1863 0,9934 1,0315 Máximo 19,4064 14,1626 6,1436 15,9216 5,5233 Mínimo 7,2465 10,6054 -6,1312 7,8064 -7,0035

Base de dados winsorizada (1%)

Efeito Fixo cross-section Efeito Fixo no período

𝐿𝑛𝐴𝑢𝑑𝑖𝑡𝑓𝑒𝑒𝑖𝑡 𝑁𝐴𝐹𝑖𝑡 𝐴𝐹𝑖𝑡 𝑁𝐴𝐹𝑖𝑡 𝐴𝐹𝑖𝑡

Média 12,8910 12,8910 0,0000 12,8910 0,0000

Mediana 12,9211 12,9093 0,0030 12,8867 0,0627

Máximo 17,1239 14,1765 3,8314 15,5790 3,2584

Mínimo 8,9153 11,1673 -4,7361 9,3295 -5,7944

Obs.: 𝑳𝒏𝑨𝒖𝒅𝒊𝒕𝒇𝒆𝒆𝒊𝒕 representa o logaritmo do valor dos honorários totais da empresa i no período t;

𝑵𝑨𝑭𝒊𝒕 representa os honorários normais da empresa i no período t; 𝑨𝑭𝒊𝒕 representa honorários anormais

relativos à empresa i no período t; 𝑴𝒐𝒅𝑨𝑭𝒊𝒕 representa o valor absoluto dos honorários anormais da empresa

i no período t;

Fonte: Dados da pesquisa.

O modelo 3.2, de forma geral, apresentou resultados coerentes com as expectativas, com base na literatura sobre determinantes dos honorários de auditoria. Como exposto na seção 3.1.1., os resíduos da regressão do modelo 3.2 representam os honorários anormais, ou seja, a parcela paga ao auditor e que não é explicada pelos aspectos representados no modelo. A próxima seção trada da apuração dos accruals discricionários, cujo módulo representa a variável independente do modelo 3.1.